传感器 IC200UDD104 GE通用电气 运行稳定

品牌: GE
型号: IC200UDD104
产地: 美国
单价: 800.00元/件
发货期限: 自买家付款之日起 天内发货
所在地: 福建 厦门
有效期至: 长期有效
发布时间: 2023-12-03 01:46
最后更新: 2023-12-03 01:46
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发布企业资料
详细说明
传感器 IC200UDD104 GE通用电气 运行稳定IC200NDD010IC200CHS014IC693CBL327IC200UDD212IC200UDD020IC693MDL260IC200PNS002IC200NDD101IC693CBL311IC200CHS102IC200CHS011IC693CBL303IC200CHS101IC200CHS122IC693CBL313IC200UDD220IC200MDL743IC693NIU004IC200UDR120IC200MDL750IC693CBK004IC200CPU005IC200CBL655IC693MCD001IC200UDD240IC200CHS001IC693MDL241IC200CHS112IC200CBL602IC693PBS201IC200CHS022IC200CHS015IC693CBL301IC200PKG104IC200CBL635IC693CBK002IC200NDR010IC200CBL615IC693CBK001IC200UDD104IC200UAL006IC693MDL330IC200NAL110IC200MDL742IC693PBM200IC200PNS001IC200UDD040IC695RMX128IC200NAL211IC200MDL740IC695CPU320IC200NDR001IC200CHS002IC695CMX128IC200MDL930IC200CBL555IC695ACC415IC200CHS025IC200CBL605IC695ACC414IC200CHS005IC200UDD110IC695ACC413IC200CHS006IC200MDL730IC695CPK400IC200CHS003IC200CBL600IC695EDS001IC200CHS111IC200CBL510IC695ACC412IC200MDL940IC200CBL545IC695CPE302IC200CPU002IC200CBL550IC695CDEM006IC200UDD112IC200UAR028IC695CPL410IC200UDD120IC200CBL525IC695PNS101IC200DEM103IC200MDL741IC695ALG626IC200UDD064IC200UAL005IC695ALG608传感器 IC200UDD104 GE通用电气 运行稳定近年来,随着全球新能源市场的快速发展,锂电池产业正处于高速发展阶段。
在 “碳中和”的背景下,凭借较高的能量及环保性,锂电池已成为重要的储能元件。
尤其是受益于新能源汽车市场的强劲增长,锂电池需求随之爆发,带动锂电企业发展。
但同时,随着行业的高速发展,锂电池起火、爆炸、漏液等安全问题,也使得终端业务对于锂电池的品质、安全性、一致性要求越来越高。
从过去的PPM要求到当前的PPB探索,从3σ、7.5σ到9σ的演变,锂电企业正致力于在更高的品质追求下不断寻求更优解决方案,保持市场竞争力。
锂电生产工艺复杂品质管控到底有多难锂电池生产工艺复杂,每个工序的质量管控水平波动都会对终成品的质量产生较大影响。
而在核心生产工序的每个环节,受物料导电剂、正负极活物质等关键组分质量水平、环境温湿度、人员操作水平等因素的影响,又都很容易产生缺陷。
比如,涂布中易产生头厚、尾薄、厚边、露箔、面密度不稳等;辊压极片可能收卷不齐、皱边、厚度反弹、厚度不稳等……如何控制每个环节的品质质量,及早发现异常并完成处理,实现PPM迈进PPB级品质,是当前锂电企业的提升产品品质的主要发力点。
在迈向高质量、高一致性的目标时,锂电池行业普遍存在以下难点亟需突破:一、过程质量未形成有效监控管理闭环,异常处理不及时,效率低1、质量检验是质量控制的关键手段之一。
但目前电芯仍有较多工序依赖人工目检,例如切叠V角毛刺检测依赖人工定时抽检,导致毛刺异常未能及时发现并排出,终可能造成高达1%良率损失。
且无法获取大样本的细分质量数据,难以支撑后续有效分析和改善;2、首检、巡检等过程检验数据依靠手工工单记录,例如换型首检、环境粉尘检测,均为人工纸质记录后统一形成excel,数据及时性低,且无法及时有效管控;3、关键过程参数缺乏有效监控手段,仅通过设备简单阈值管控并现场通知方式,难以有效识别异常与处理异常,保证产品一致性;4、过程质量异常问题缺乏系统化管理。
例如,出现质量问题后,往前工序排查与责任归属,依赖沟通群或纸质签单流转,从质量问题发生、审核、定位、改善、效果跟踪到知识沉淀,大部分都是线下作业管理,流程缺失。
二、质量异常定位以人工经验分析、QCC活动与电芯试验拆解为主,难以高效确认异常根因1、质量异常定位常常需要跨多工序进行,涉及数据量大,且极卷与极芯的追溯标识不一,数据匹配处理难度大,依靠人工经验定位,手动分析效率低;2、一般来说,企业会按照一定异常比例抽样进行电芯拆解实验定位问题,常常需要耗费较长时间,异常难以及时拦截与改善;3、对于重大质量问题长时间难以改善情况,企业一般通过QCC活动集思广益列出核心异常相关影响因素并结合实验验证逐一排除,周期长,且改善效果易遇瓶颈。
传感器 IC200UDD104 GE通用电气 运行稳定

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